Decisiones estratégicas a partir de · 2021. 4. 27. · Representatividad de las muestras actuales...
56
Decisiones estratégicas a partir de herramientas para la medición del potencial industrial de aceite PIA en línea y MPD en planta de beneficio Abril 15 2021
Transcript of Decisiones estratégicas a partir de · 2021. 4. 27. · Representatividad de las muestras actuales...
PowerPoint PresentationDecisiones estratégicas a partir de
herramientas para la medición del
potencial industrial de aceite PIA en línea y MPD en planta de beneficio
Abril 15 2021
Escala fenológica (madurez de
Plagas y enfermedades
Escala fenológica (madurez de
Plagas y enfermedades
¿Cómo fortalecer la confianza del núcleo palmero para incrementar la productividad de la agroindustria?
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Factores que afectan el potencial de aceite y la TEA
Factores que afectan el potencial de aceite
28,89
24,67
22,91
14,07
Maduro
Sobremaduro
Verde
Podrido
Aceite/RFF, %
Potencial de aceite para E. guineensis
No todos lo racimos cosechados llegan a la PB en su
máximo estado de madurez
Matidium Neivai Bondar (Demotispa):
Diferencias en el potencial de aceite debido a la PC
Acevedo, Buriticá, García, Galvis. 2000
Parámetro % Ac /RFF TEA
Potencial Ideal 27% 27%
Pérdida por Impurezas 0.5% 24.0%
Pérdida por pedúnculo largo 0.3% 23.7%
Pérdidas en calidad de fruto (madurez) 1.2% 22.5%
Pérdidas en planta de beneficio 1.7% 20.8%
Tasa de Extracción de Aceite final obtenido en planta
6.2 puntos perdidos García-Núñez, 2017
Factores que afectan el potencial de aceite
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
3,84% 2,90 MT
0,68% 0,52 MT
0,72% 0,54 MT
0,77% 0,58 MT
0,82% 0,62 MT
1,13% 0,85 MT
1,70% 1,28 MT
2,21% 1,67 MT
4,11% 3,10 MT
26,37% 19,90 MT
57,65% 43,50 MT
Crude Palm Oil (CPO) [Production world participation % and millions of tons - MT]
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Indicadores generales de la agroindustria de la palma de aceite colombiana en el mundo
2,3% de la producción mundial
Valor de producción año 2019
USD 1,2 millones
50%Se exporta
de la producción
11% PIB Agrícola
530 Mil hectáreas
Antecedentes de metodologías
Calificación de RFF en tolva Potencial de aceite de racimos
en laboratorio
2003 Licor de prensa
Modelos de regresión
2021 …
Cenipalma - Agroince
planta y PIA proveedores
– Agroince - Tecnintegral
Parámetros de calidad para refinación (AGL, DOBI, humedad, CPO Guineensis o Alto
oleico…)Potencial industrial de aceite, conformación de racimos, impurezas, tipo de cultivar
(E. Guineensis o Híbridos con/sin ANA…)
Normativa sobre contenido nutricional y contaminantes
(2-3 MCPD, EG, MOSH/MOHA….)
Indicadores de calidad de productos convencionales (CPO, CPKO) y productos de alto
valor agregado (biomasa)
enfermedades Trazabilidad de productos
mercado
cadena de valor del APC
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Seguir haciendo lo mismo para lograr algo distinto…
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
esterilizados tomados a la salida del tambor
desfrutador, es decir, la masa que pasa al digestor
(MPD)
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Metodología que se puede aplicar desde un racimo hasta lo que se desee analizar
Racimos Híbridos Racimos E. guineensis
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Extractora Cusiana
Evaluación técnica y económica de dos métodos de polinización artificial (liquido – solido) en Estación La Providencia.
Evaluación de fuentes de potasio, su eficiencia e impacto en la nutrición, sanidad y productividad de la palma de aceite en suelos de la zona Norte .
Evaluación técnica y económica del punto óptimo de Cosecha en el cultivar Brasil x Djongo en la plantación Palmas Santa Fe.
Evaluación del comportamiento de racimos en periodo postcosecha en el cultivar Coarí x Super tenera zona suroccidental.
Caracterización de componentes y baches de extracción de aceite zonas Oriental, Suroccidental , Central , Norte.
Evaluación seguimiento potencial aceite, Lotes, cultivares de frutos zonas Oriental, Suroccidental , Central , Norte.
Proveedor A
Pr ov
ee do
r B
Proveedor C
Capacidad Vagón 5 toneladas
Nro. Vagón análisis 3
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Cómo aprovechar la información que genera la metodología MPD
MPD
Malasia
Mas Impurezas
Se encontró que el descenso en un punto para la TEA de 1992, estuvo acompañado de una disminución en el % de mesocarpio sobre fruto
normal a MPD e incremento en el % de impurezas en el mismo componente.
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Más cantidad de aceite
¿Cómo es la polinización?
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
Ac /R
L-A1 G-18
Ac /R
Seguimiento
Comportamiento
0
2
4
6
8
10
12
P ar
te no
ca rp
ic os
n o
ac ei
to so
s/ R
Lote
Fn Fpa Fpna Imp
Racimos polinizados con regulador de crecimiento ANA
Frutos Partenocarpicos EstenopercarpicosFrutos Normales
Fruto Normal Fruto Partenocarpico
ANA+ANA+ANA Polen+ANA+ANA
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
Palmeiras Colombia 2021
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Contenidos de Aceite por criterios de maduración y conformación de racimos
Maduración Potencial
Guineensis
Normales 2%
Partenocarpicos 86%
21,93
30,22
23,45
0
5
10
15
20
25
30
35
Potencial de aceite cultivares híbridos ANA por criterio de maduración
8 puntos de diferencia 6 puntos de diferencia
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
15
20
25
30
35
40
O1 O2 O3 O4 O5 O6 O7 O8 O9 O10 O11 O12 O13
% A
Potencial de Aceite de proveedores de fruto
Proveedor A Proveedor B Proveedor C Proveedor D Proveedor E Proveedor F Proveedor G Proveedor H Proveedor I Proveedor J Proveedor K
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
24,48 21,21 20,12
Ac /R
de 1,09 puntos porcentuales
TEA es de 4,36 puntos porcentuales
Diferencias promedios entre el MPD y la TEA es de 0,82 puntos porcentuales
0
5
10
15
20
25
30
proveedor para diferentes días
Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 8
Responder preguntas como
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
= , − , − ,
Modelos de regresión para E. guineensis
Extracción de aceite por
= , − ,
R2 = 0,8976
R2 = 0,8859
R2 = 0,6908
Aceite en partenocárpicos no aceitosos (abortados)
Aceite en impurezas
0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Ac /R
AC/RFF Soxhlet AC/RFF Teórico
La aplicación de los modelos permiten obtener un error promedio 4,23% con respecto al valor real
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Por Cenipalma:
Tecnopalma
Proceso de patente a nivel de Colombia e internacional
En Colombia, ante la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), el registro de patente es: NC2019/0001270, con el nombre: METODOLOGIA PARA DETERMINAR EL POTENCIAL INDUSTRIAL DE ACEITE DE PALMA MEDIANTE SISTEMAS SEMI-AUTOMATIZADOS O AUTOMATIZADOS
A nivel internacional, ante la WIPO (organización mundial de propiedad intelectual), el registro de patente es: WO/2020/165844, con el nombre: WO2020165844 - METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING THE INDUSTRIAL POTENTIAL OF PALM OIL
PIA
13%
14%
15%
16%
17%
18%
19%
20%
1 8
15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
10 6
11 3
12 0
12 7
13 4
14 1
14 8
15 5
16 2
16 9
17 6
18 3
19 0
19 7
20 4
21 1
21 8
22 5
23 2
23 9
24 6
25 3
26 0
P IA
Tiempo (segundos)
Verde 12,5%
Maduro 72,5%
Sobremaduro 2,5%
Podrido 12,5%
Enfermo 0%
18,37%
Potencial obtenido por análisis de racimos en Laboratorio (convencional): 18,37%
Resolución de 5 segundos y muestras del 80 % por viaje: factores para incrementar la confianza del núcleo palmero
¿Sí quisiera tener más puntos de respuesta de Potencial de Aceite de un proveedor? … ¿de
un día de proceso?
convencionales,
Potencial obtenido por análisis de racimos en Laboratorio (convencional): 18,37% 18,01%
Metodología PIA en línea: producto mínimo viable desarrollado
Ingreso y registro de vehículo en
báscula
Monitoreo de vagonetas cargadas
redler
puente grúa
Determinación de variables de composición y calidad por sensor
infrarrojo cercano (NIR)
elevador redler
Análisis de racimos en laboratorio
Operaciones monitoreadas por PIA en línea
Conexión de bases de datos externas con información de proveedores, viajes, vehículos,
remisiones desde plantación (lote, finca, cultivar, etc)
Conexión de bases de datos con información de calificación de racimos en tolva y análisis de
racimos en laboratorio
Registro de tiempo de operaciones, monitoreo de fruto por proveedor
Registro de variables de procesamiento
(digestión, prensado, dilución, otros)
+ 40 variables por análisis
Puede ser por Puede ser por
Análisis simultáneo
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Monitoreo diario de parámetros TEA, PIA y AGL – multiples proveedores
Identificación de proveedores y parámetros con alta resolución
H 5
E1 8
TEA del día: 21,08 % PIAintegrado a través del sistema: 21,17 %
%TEATotal día = %PIA - %Pérdidas en efluentes día + %Aceite recuperado Prensado de Tusas día
Diferencias entre 0,09 y 0,29 puntos de diferencia entre TEA día y PIA día
%PIA %AGL
Resultados compilados de 2018 a 2020:
Se han realizado 10 análisis de comparación entre PIA en línea y TEA, encontrando diferencias entre 0,09 y 0,27 puntos. Este estudio continua para recopilar más información.
Consolidado de 160 análisis de PIA.
Entre 300 mil y 600 mil datos por proveedor al año.
La planta cuenta con 118 proveedores a 2020
Los rangos de PIA designado han sido: Bajo (15(mínimo detectado) – 20) [%] Medio [20 – 23) [%] Alto [23 – 27 (máximo detectado)) [%]
= , % 14 proveedores
= , % 50 proveedores
= , % 54 proveedores
Asimetría negativa (izq)
Análisis de participación de proveedores respecto al RFF procesado
1,0%
9,7%
1,7% 0,9%
4,4%
2,7%
0,3%
2,9%
7,4%
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
14,0%
16,0%
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
20,0
22,0
24,0
G1 H2 L3 J4 E5 E6 Z7 H8 F9 J10 S11 B12 A13 Z14 S15 J16 D17 J18 L19 S20 N21 A23 P24 T25 L26 E27 L29 A32 P33 A36 C38 P40
% P
FF
% P
IA
Análisis de proveedores RFF - Enero 2 a Febrero 22 de 2021
PIA en línea % Participación respecto al total RFF
Promedio PIA medio: 21,5 % Participación total: 31,3 %
Promedio PIA bajo: 18,7 % Participación total proveedores: 42,5 %
PIA alto: 23,2 % Participación total: 1,0 %
3,17% 4,41% 3,42% 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ANALISIS RACIMOS PIA ALTO ANALISIS RACIMOS PIA MEDIO ANALISIS RACIMOS PIA BAJO
% C
Inmaduro Maduro Sobre Maduro Podrido Pedúnculo Largo Malformado
Consolidado de análisis de racimos por proveedor evaluado
Agroince tiene una de las TEAs más baja de la zona (19,7 %) entre Diciembre 2020 y Febrero 2021
• TEA TOTAL = 19,94 % ; PIA TOTAL = 19,86 ; diferencia = 0,12 puntos
• PIA total y TEA total fueron compuestas por al menos el 56 % de los proveedores categorizados como nivel BAJO, el restante 43 % fue aportado por los proveedores nivel MEDIO y nivel ALTO.
• El fruto del 22 % de los proveedores analizados superó el criterio de 5 % de racimos inmaduros, incluso los proveedores PIA Medio tuvieron mayor % de fruto inmaduro (4,41 %) respecto a los proveedores con PIA Bajo quienes tuvieron 3,42 %.
• Reuniones frecuentes entre el núcleo palmero para analizar e identificar posibles causas raíces a problemas de productividad con impacto sobre PIA y TEA.
15,0%
17,0%
19,0%
21,0%
23,0%
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado
7,5 % 92,5 % 0,0 % 0,0 % 5,0 % 0,0 %
Acidez promedio (AGL) 2,47 %
PIA INTEGRADO RFF ENFERMO
Análisis Racimos laboratorio
25,04%
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado 5,0% 72,5% 10,0% 5,0% 7,5% 7,5%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
Análisis 3 – Plantación piloto
Uso extensivo de PIA en línea para determinar impacto por PC
Fruto Enfermo
Fruto Enfermo
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado
0,0 % 0 % 7,5 % 0,0 % 0,0 % 2,5 %
Acidez promedio (AGL) 2,94 %
PIA en línea:
Pieza clave para asegurar la sostenibilidad entre plantaciones y plantas de
beneficio a través de blockchain
Movimiento físico de: - Materia prima - Producto
intermedio - Producto final
A través de tecnología QR o RFID, el cliente toma
decisiones con información previa
Capa digital impulsada por dispositivos móviles y aplicación con Blockchain
Capa Blockchain
Movimiento físico de materia prima, productos terminados
• El sistema PIA en línea permite asociar diversas variables desde otros sistemas antes, durante y posterior al procesamiento del fruto.
• Caracterización de proveedores con al menos el 80 % de tamaño de muestra por carga (viaje).
• Trazabilidad del fruto según su procedencia (lote, finca, vehículo, etc).
• Una vez el fruto ingresa a planta, se asigna un ID para trazabilidad (gestión del tiempo, calidad de racimos, PIA y otras variables asociadas)
• La información por cada análisis de proveedor se enviaría a una capa blockchain para proteger y dejar disponible la información para el resto de la red a través de la cadena productiva.
PIA
Sistema portátil con IA para calificación de racimos para uso en plantación y en planta de beneficio (tecnología en desarrollo)
PIA
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Estructura del webinar
Sinergia entre MPD y PIA: los beneficios en conjunto para superar las oportunidades individuales
PIA MPD
resolución
“Agujeros negros” de variabilidad y
representatividad capturadas con
¿Qué sucede sí se fusionan las herramientas micro y macro?
MPD “Unidad elemental” de
para analizar comportamientos en
Muestra de frutos en sección desfrutador - digestores
Cuarteo y análisis de fruto en laboratorio
Métodos convencionales
mesa de traslación *
Control automatizado de dilución
Pesar racimos esterilizados
Parámetros calidad en línea (AGL, DOBI, índice yodo)
Ecuación contenido aceite en mesocarpio y tusa *
NIR o MNR contenido de aceite *
Remisión báscula con información de lote,
finca, proveedor, material
Variables hidráulicas y físicas del licor de prensa en tiempo real mediante
automatización industrial
Retroalimentación de información a plantación para mejoramiento continuo
Retroalimentación de información a plantación para mejoramiento continuo
PIA y 50 variables por proveedor
Identificación mejorada de fruto por vagoneta en sistema PIA
PIA en línea
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Monitoreo diario de parámetros TEA, PIA y AGL – multiples proveedores
Análisis macro y micro de parámetros en tiempo real
H 5
E1 8
P ar
te no
ca rp
ic os
n o
ac ei
to so
s/ R
%
Fn Fpa Fpna Imp
PIA por proveedor y TEA
de procesamiento
(pequeñas, medianas, grandes)
plagas
procesos
Ampliación de parámetros de caracterización
El impacto por condiciones de campo como enfermedades, plagas, nutrición, variables agroclimáticas, etc, podrían ser relacionadas de forma macro y micro con el PIA y TEA dentro del núcleo palmero.
Plataforma de desarrollo tecnológico que podría integrar más proyectos de automatización, mejoramiento continuo, entre otros
Gran base de información para mejoramiento continuo de plantaciones según PIA, conformación de racimos, calidad en tolva y parámetros físico- químicos avanzados (en desarrollo modelos AGL, DOBI, índice de yodo, entre otros)
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Estructura del webinar
PIA en línea se encuentra en etapa de comercialización, para ello nuestro aliado técnico-comercial, Tecnintegral, estará atento a su contacto:
Cristhian Camilo Peña Mejía Líder de ventas Proyectos de Optimización
Carrera 81 # 65 A - 45 Sur – Bogotá D.C. (+57 1) 779 9090 - [email protected] Cel. 313 389 91 50
Partiendo de los avances e investigación realizada en referentes internacionales, al igual que en Colombia en conjunto con los núcleos palmeros, la agroindustria palmera tiene una gran caja de herramientas para la medición de parámetros de gran interés para el mejoramiento continuo de la cadena productiva.
La evolución de las herramientas y metodologías a lo conocido hoy en día como MPD y PIA en línea, están marcando un nuevo paradigma a nivel de núcleos palmeros, dado el universo de información y detalle de aspectos que podrían ser la clave para develar las incertidumbres entorno a los problemas de productividad.
El planteamiento de la fusión estratégica entre MPD y PIA en línea definitivamente marcará un espectro de análisis con mayor profundidad y alcance temporal, generando nuevos ecosistemas de trabajo y esquemas de mejoramiento continuo al nivel de otras agroindustrias de Clase Mundial.
Estas metodologías son el “eslabón perdido” para ayudar a construir el ecosistema de soluciones micro y macro para incrementar la confianza del núcleo palmero, contribuyendo finalmente a la
productividad de la agroindustria.
potencial industrial de aceite PIA en línea y MPD en planta de beneficio
Abril 15 2021
Escala fenológica (madurez de
Plagas y enfermedades
Escala fenológica (madurez de
Plagas y enfermedades
¿Cómo fortalecer la confianza del núcleo palmero para incrementar la productividad de la agroindustria?
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Factores que afectan el potencial de aceite y la TEA
Factores que afectan el potencial de aceite
28,89
24,67
22,91
14,07
Maduro
Sobremaduro
Verde
Podrido
Aceite/RFF, %
Potencial de aceite para E. guineensis
No todos lo racimos cosechados llegan a la PB en su
máximo estado de madurez
Matidium Neivai Bondar (Demotispa):
Diferencias en el potencial de aceite debido a la PC
Acevedo, Buriticá, García, Galvis. 2000
Parámetro % Ac /RFF TEA
Potencial Ideal 27% 27%
Pérdida por Impurezas 0.5% 24.0%
Pérdida por pedúnculo largo 0.3% 23.7%
Pérdidas en calidad de fruto (madurez) 1.2% 22.5%
Pérdidas en planta de beneficio 1.7% 20.8%
Tasa de Extracción de Aceite final obtenido en planta
6.2 puntos perdidos García-Núñez, 2017
Factores que afectan el potencial de aceite
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
3,84% 2,90 MT
0,68% 0,52 MT
0,72% 0,54 MT
0,77% 0,58 MT
0,82% 0,62 MT
1,13% 0,85 MT
1,70% 1,28 MT
2,21% 1,67 MT
4,11% 3,10 MT
26,37% 19,90 MT
57,65% 43,50 MT
Crude Palm Oil (CPO) [Production world participation % and millions of tons - MT]
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Indicadores generales de la agroindustria de la palma de aceite colombiana en el mundo
2,3% de la producción mundial
Valor de producción año 2019
USD 1,2 millones
50%Se exporta
de la producción
11% PIB Agrícola
530 Mil hectáreas
Antecedentes de metodologías
Calificación de RFF en tolva Potencial de aceite de racimos
en laboratorio
2003 Licor de prensa
Modelos de regresión
2021 …
Cenipalma - Agroince
planta y PIA proveedores
– Agroince - Tecnintegral
Parámetros de calidad para refinación (AGL, DOBI, humedad, CPO Guineensis o Alto
oleico…)Potencial industrial de aceite, conformación de racimos, impurezas, tipo de cultivar
(E. Guineensis o Híbridos con/sin ANA…)
Normativa sobre contenido nutricional y contaminantes
(2-3 MCPD, EG, MOSH/MOHA….)
Indicadores de calidad de productos convencionales (CPO, CPKO) y productos de alto
valor agregado (biomasa)
enfermedades Trazabilidad de productos
mercado
cadena de valor del APC
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Seguir haciendo lo mismo para lograr algo distinto…
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
esterilizados tomados a la salida del tambor
desfrutador, es decir, la masa que pasa al digestor
(MPD)
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Metodología que se puede aplicar desde un racimo hasta lo que se desee analizar
Racimos Híbridos Racimos E. guineensis
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Extractora Cusiana
Evaluación técnica y económica de dos métodos de polinización artificial (liquido – solido) en Estación La Providencia.
Evaluación de fuentes de potasio, su eficiencia e impacto en la nutrición, sanidad y productividad de la palma de aceite en suelos de la zona Norte .
Evaluación técnica y económica del punto óptimo de Cosecha en el cultivar Brasil x Djongo en la plantación Palmas Santa Fe.
Evaluación del comportamiento de racimos en periodo postcosecha en el cultivar Coarí x Super tenera zona suroccidental.
Caracterización de componentes y baches de extracción de aceite zonas Oriental, Suroccidental , Central , Norte.
Evaluación seguimiento potencial aceite, Lotes, cultivares de frutos zonas Oriental, Suroccidental , Central , Norte.
Proveedor A
Pr ov
ee do
r B
Proveedor C
Capacidad Vagón 5 toneladas
Nro. Vagón análisis 3
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Cómo aprovechar la información que genera la metodología MPD
MPD
Malasia
Mas Impurezas
Se encontró que el descenso en un punto para la TEA de 1992, estuvo acompañado de una disminución en el % de mesocarpio sobre fruto
normal a MPD e incremento en el % de impurezas en el mismo componente.
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Más cantidad de aceite
¿Cómo es la polinización?
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
Ac /R
L-A1 G-18
Ac /R
Seguimiento
Comportamiento
0
2
4
6
8
10
12
P ar
te no
ca rp
ic os
n o
ac ei
to so
s/ R
Lote
Fn Fpa Fpna Imp
Racimos polinizados con regulador de crecimiento ANA
Frutos Partenocarpicos EstenopercarpicosFrutos Normales
Fruto Normal Fruto Partenocarpico
ANA+ANA+ANA Polen+ANA+ANA
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
Palmeiras Colombia 2021
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Contenidos de Aceite por criterios de maduración y conformación de racimos
Maduración Potencial
Guineensis
Normales 2%
Partenocarpicos 86%
21,93
30,22
23,45
0
5
10
15
20
25
30
35
Potencial de aceite cultivares híbridos ANA por criterio de maduración
8 puntos de diferencia 6 puntos de diferencia
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
15
20
25
30
35
40
O1 O2 O3 O4 O5 O6 O7 O8 O9 O10 O11 O12 O13
% A
Potencial de Aceite de proveedores de fruto
Proveedor A Proveedor B Proveedor C Proveedor D Proveedor E Proveedor F Proveedor G Proveedor H Proveedor I Proveedor J Proveedor K
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
24,48 21,21 20,12
Ac /R
de 1,09 puntos porcentuales
TEA es de 4,36 puntos porcentuales
Diferencias promedios entre el MPD y la TEA es de 0,82 puntos porcentuales
0
5
10
15
20
25
30
proveedor para diferentes días
Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 8
Responder preguntas como
Qué es el MPD Cómo funciona Implementación ResultadosMetodología Mejoras
= , − , − ,
Modelos de regresión para E. guineensis
Extracción de aceite por
= , − ,
R2 = 0,8976
R2 = 0,8859
R2 = 0,6908
Aceite en partenocárpicos no aceitosos (abortados)
Aceite en impurezas
0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Ac /R
AC/RFF Soxhlet AC/RFF Teórico
La aplicación de los modelos permiten obtener un error promedio 4,23% con respecto al valor real
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Por Cenipalma:
Tecnopalma
Proceso de patente a nivel de Colombia e internacional
En Colombia, ante la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), el registro de patente es: NC2019/0001270, con el nombre: METODOLOGIA PARA DETERMINAR EL POTENCIAL INDUSTRIAL DE ACEITE DE PALMA MEDIANTE SISTEMAS SEMI-AUTOMATIZADOS O AUTOMATIZADOS
A nivel internacional, ante la WIPO (organización mundial de propiedad intelectual), el registro de patente es: WO/2020/165844, con el nombre: WO2020165844 - METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING THE INDUSTRIAL POTENTIAL OF PALM OIL
PIA
13%
14%
15%
16%
17%
18%
19%
20%
1 8
15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
10 6
11 3
12 0
12 7
13 4
14 1
14 8
15 5
16 2
16 9
17 6
18 3
19 0
19 7
20 4
21 1
21 8
22 5
23 2
23 9
24 6
25 3
26 0
P IA
Tiempo (segundos)
Verde 12,5%
Maduro 72,5%
Sobremaduro 2,5%
Podrido 12,5%
Enfermo 0%
18,37%
Potencial obtenido por análisis de racimos en Laboratorio (convencional): 18,37%
Resolución de 5 segundos y muestras del 80 % por viaje: factores para incrementar la confianza del núcleo palmero
¿Sí quisiera tener más puntos de respuesta de Potencial de Aceite de un proveedor? … ¿de
un día de proceso?
convencionales,
Potencial obtenido por análisis de racimos en Laboratorio (convencional): 18,37% 18,01%
Metodología PIA en línea: producto mínimo viable desarrollado
Ingreso y registro de vehículo en
báscula
Monitoreo de vagonetas cargadas
redler
puente grúa
Determinación de variables de composición y calidad por sensor
infrarrojo cercano (NIR)
elevador redler
Análisis de racimos en laboratorio
Operaciones monitoreadas por PIA en línea
Conexión de bases de datos externas con información de proveedores, viajes, vehículos,
remisiones desde plantación (lote, finca, cultivar, etc)
Conexión de bases de datos con información de calificación de racimos en tolva y análisis de
racimos en laboratorio
Registro de tiempo de operaciones, monitoreo de fruto por proveedor
Registro de variables de procesamiento
(digestión, prensado, dilución, otros)
+ 40 variables por análisis
Puede ser por Puede ser por
Análisis simultáneo
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Monitoreo diario de parámetros TEA, PIA y AGL – multiples proveedores
Identificación de proveedores y parámetros con alta resolución
H 5
E1 8
TEA del día: 21,08 % PIAintegrado a través del sistema: 21,17 %
%TEATotal día = %PIA - %Pérdidas en efluentes día + %Aceite recuperado Prensado de Tusas día
Diferencias entre 0,09 y 0,29 puntos de diferencia entre TEA día y PIA día
%PIA %AGL
Resultados compilados de 2018 a 2020:
Se han realizado 10 análisis de comparación entre PIA en línea y TEA, encontrando diferencias entre 0,09 y 0,27 puntos. Este estudio continua para recopilar más información.
Consolidado de 160 análisis de PIA.
Entre 300 mil y 600 mil datos por proveedor al año.
La planta cuenta con 118 proveedores a 2020
Los rangos de PIA designado han sido: Bajo (15(mínimo detectado) – 20) [%] Medio [20 – 23) [%] Alto [23 – 27 (máximo detectado)) [%]
= , % 14 proveedores
= , % 50 proveedores
= , % 54 proveedores
Asimetría negativa (izq)
Análisis de participación de proveedores respecto al RFF procesado
1,0%
9,7%
1,7% 0,9%
4,4%
2,7%
0,3%
2,9%
7,4%
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
14,0%
16,0%
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
20,0
22,0
24,0
G1 H2 L3 J4 E5 E6 Z7 H8 F9 J10 S11 B12 A13 Z14 S15 J16 D17 J18 L19 S20 N21 A23 P24 T25 L26 E27 L29 A32 P33 A36 C38 P40
% P
FF
% P
IA
Análisis de proveedores RFF - Enero 2 a Febrero 22 de 2021
PIA en línea % Participación respecto al total RFF
Promedio PIA medio: 21,5 % Participación total: 31,3 %
Promedio PIA bajo: 18,7 % Participación total proveedores: 42,5 %
PIA alto: 23,2 % Participación total: 1,0 %
3,17% 4,41% 3,42% 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ANALISIS RACIMOS PIA ALTO ANALISIS RACIMOS PIA MEDIO ANALISIS RACIMOS PIA BAJO
% C
Inmaduro Maduro Sobre Maduro Podrido Pedúnculo Largo Malformado
Consolidado de análisis de racimos por proveedor evaluado
Agroince tiene una de las TEAs más baja de la zona (19,7 %) entre Diciembre 2020 y Febrero 2021
• TEA TOTAL = 19,94 % ; PIA TOTAL = 19,86 ; diferencia = 0,12 puntos
• PIA total y TEA total fueron compuestas por al menos el 56 % de los proveedores categorizados como nivel BAJO, el restante 43 % fue aportado por los proveedores nivel MEDIO y nivel ALTO.
• El fruto del 22 % de los proveedores analizados superó el criterio de 5 % de racimos inmaduros, incluso los proveedores PIA Medio tuvieron mayor % de fruto inmaduro (4,41 %) respecto a los proveedores con PIA Bajo quienes tuvieron 3,42 %.
• Reuniones frecuentes entre el núcleo palmero para analizar e identificar posibles causas raíces a problemas de productividad con impacto sobre PIA y TEA.
15,0%
17,0%
19,0%
21,0%
23,0%
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado
7,5 % 92,5 % 0,0 % 0,0 % 5,0 % 0,0 %
Acidez promedio (AGL) 2,47 %
PIA INTEGRADO RFF ENFERMO
Análisis Racimos laboratorio
25,04%
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado 5,0% 72,5% 10,0% 5,0% 7,5% 7,5%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
Análisis 3 – Plantación piloto
Uso extensivo de PIA en línea para determinar impacto por PC
Fruto Enfermo
Fruto Enfermo
Inmaduro Maduro Sobremaduro Podrido Pedúnculo largo Malformado
0,0 % 0 % 7,5 % 0,0 % 0,0 % 2,5 %
Acidez promedio (AGL) 2,94 %
PIA en línea:
Pieza clave para asegurar la sostenibilidad entre plantaciones y plantas de
beneficio a través de blockchain
Movimiento físico de: - Materia prima - Producto
intermedio - Producto final
A través de tecnología QR o RFID, el cliente toma
decisiones con información previa
Capa digital impulsada por dispositivos móviles y aplicación con Blockchain
Capa Blockchain
Movimiento físico de materia prima, productos terminados
• El sistema PIA en línea permite asociar diversas variables desde otros sistemas antes, durante y posterior al procesamiento del fruto.
• Caracterización de proveedores con al menos el 80 % de tamaño de muestra por carga (viaje).
• Trazabilidad del fruto según su procedencia (lote, finca, vehículo, etc).
• Una vez el fruto ingresa a planta, se asigna un ID para trazabilidad (gestión del tiempo, calidad de racimos, PIA y otras variables asociadas)
• La información por cada análisis de proveedor se enviaría a una capa blockchain para proteger y dejar disponible la información para el resto de la red a través de la cadena productiva.
PIA
Sistema portátil con IA para calificación de racimos para uso en plantación y en planta de beneficio (tecnología en desarrollo)
PIA
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Estructura del webinar
Sinergia entre MPD y PIA: los beneficios en conjunto para superar las oportunidades individuales
PIA MPD
resolución
“Agujeros negros” de variabilidad y
representatividad capturadas con
¿Qué sucede sí se fusionan las herramientas micro y macro?
MPD “Unidad elemental” de
para analizar comportamientos en
Muestra de frutos en sección desfrutador - digestores
Cuarteo y análisis de fruto en laboratorio
Métodos convencionales
mesa de traslación *
Control automatizado de dilución
Pesar racimos esterilizados
Parámetros calidad en línea (AGL, DOBI, índice yodo)
Ecuación contenido aceite en mesocarpio y tusa *
NIR o MNR contenido de aceite *
Remisión báscula con información de lote,
finca, proveedor, material
Variables hidráulicas y físicas del licor de prensa en tiempo real mediante
automatización industrial
Retroalimentación de información a plantación para mejoramiento continuo
Retroalimentación de información a plantación para mejoramiento continuo
PIA y 50 variables por proveedor
Identificación mejorada de fruto por vagoneta en sistema PIA
PIA en línea
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Monitoreo diario de parámetros TEA, PIA y AGL – multiples proveedores
Análisis macro y micro de parámetros en tiempo real
H 5
E1 8
P ar
te no
ca rp
ic os
n o
ac ei
to so
s/ R
%
Fn Fpa Fpna Imp
PIA por proveedor y TEA
de procesamiento
(pequeñas, medianas, grandes)
plagas
procesos
Ampliación de parámetros de caracterización
El impacto por condiciones de campo como enfermedades, plagas, nutrición, variables agroclimáticas, etc, podrían ser relacionadas de forma macro y micro con el PIA y TEA dentro del núcleo palmero.
Plataforma de desarrollo tecnológico que podría integrar más proyectos de automatización, mejoramiento continuo, entre otros
Gran base de información para mejoramiento continuo de plantaciones según PIA, conformación de racimos, calidad en tolva y parámetros físico- químicos avanzados (en desarrollo modelos AGL, DOBI, índice de yodo, entre otros)
1. Problemática identificada
3. Punto de quiebre
6. Lo mejor de ambas metodologías para superar oportunidades individuales
7. Testimonio de plantas piloto en Colombia
8. Conclusiones y cierre
Estructura del webinar
PIA en línea se encuentra en etapa de comercialización, para ello nuestro aliado técnico-comercial, Tecnintegral, estará atento a su contacto:
Cristhian Camilo Peña Mejía Líder de ventas Proyectos de Optimización
Carrera 81 # 65 A - 45 Sur – Bogotá D.C. (+57 1) 779 9090 - [email protected] Cel. 313 389 91 50
Partiendo de los avances e investigación realizada en referentes internacionales, al igual que en Colombia en conjunto con los núcleos palmeros, la agroindustria palmera tiene una gran caja de herramientas para la medición de parámetros de gran interés para el mejoramiento continuo de la cadena productiva.
La evolución de las herramientas y metodologías a lo conocido hoy en día como MPD y PIA en línea, están marcando un nuevo paradigma a nivel de núcleos palmeros, dado el universo de información y detalle de aspectos que podrían ser la clave para develar las incertidumbres entorno a los problemas de productividad.
El planteamiento de la fusión estratégica entre MPD y PIA en línea definitivamente marcará un espectro de análisis con mayor profundidad y alcance temporal, generando nuevos ecosistemas de trabajo y esquemas de mejoramiento continuo al nivel de otras agroindustrias de Clase Mundial.
Estas metodologías son el “eslabón perdido” para ayudar a construir el ecosistema de soluciones micro y macro para incrementar la confianza del núcleo palmero, contribuyendo finalmente a la
productividad de la agroindustria.
